“Python: методы решения систем нелинейных уравнений”

Методы решения систем нелинейных уравнений в Python включают:

1. Метод Ньютона: итеративный метод, использующий линейные приближения для поиска корней системы уравнений.
2. Метод Бройдена: квазиньютоновский метод, который аппроксимирует матрицу Якоби для итеративного решения системы.
3. Алгоритм Левенберга-Марквардта: алгоритм оптимизации, обычно используемый для решения нелинейных задач наименьших квадратов, который также можно применять к системам уравнений.
4. Итерация с фиксированной точкой: итерационный метод, который преобразует систему в эквивалентную задачу с фиксированной точкой и многократно применяет преобразование до достижения сходимости.
5. Продолжение гомотопии: численный метод, который преобразует известную разрешимую систему в целевую систему, позволяя проследить решение.
6. Генетические алгоритмы: метод эволюционной оптимизации, который можно адаптировать для решения систем нелинейных уравнений, рассматривая систему уравнений как функцию приспособленности.